报告人：喻晓锋
报告地点：腾讯会议 会议 ID：318-398-087
报告时间：2023年6月16日9：00-10：00
邀请人：陆婧
报告摘要：
在动态的学习过程中，随着学习的深入，知识属性的个数逐渐增加，学生的知识状态也会发生动态变化。在这样的应用场景下如何保持较高的诊断测验的判准率具有较大的挑战。本研究提出基于学生对已学习属性的掌握概率来预测包含新属性的属性向量掌握情况。考虑两种实际的应用情境，并通过模拟和实证研究来评价方法的表现。结果表明：在两种实际学习情境中结合先验信息在多属性诊断测验中能起到提高判准率的作用，其中基于个体先验信息时的表现更好。基于预测先验信息的方法克服了以往研究中不同学习阶段测验属性个数一致或数量的限制，使得分类精度有较大改进。
主讲人简介：
喻晓锋，江西师范大学心理学院副教授，博士，美国圣母大学博士后。主要研究方向是智慧学习与测评，测验安全等。在Psychological Methods, Behavior Research Methods, Multivariate Behavioral Research, Journal of Educational and Behavioral Statistics, British Journal of Mathematical and Statistical Psychology、Journal of Statistical Computation and Simulation、心理学报、心理科学等发表学术论文40余篇。
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